Um sistema aeroespacial produz dados de voo proprietários que devem ser transmitidos para o BigQuery de forma eficiente, minimizando o uso de recursos. Qual abordagem de ingestão você deve usar?

A ingestão de dados de voo proprietários de forma eficiente e com mínimo uso de recursos é melhor alcançada com um pipeline de streaming. A opção correta, utilizando um conector personalizado do Apache Beam com Dataflow para transmitir dados em formato Avro para o BigQuery, é ideal. O Apache Beam oferece um modelo de programação unificado para processamento em lote e streaming, e o Dataflow é um serviço totalmente gerenciado que escala automaticamente, otimizando o uso de recursos. O formato Avro é um formato de dados binário compacto e eficiente, adequado para transmissão e armazenamento. As outras opções são menos eficientes: Scripts shell e Cloud Functions para ETL em lote periódico introduzem latência e não são ideais para dados que exigem ingestão contínua e eficiente. Um pipeline padrão do Dataflow para armazenar dados brutos e transformar posteriormente pode ser ineficiente se a transformação for complexa e precisar ser aplicada a cada consulta. Apache Hive e Dataproc são ferramentas mais adequadas para processamento em lote de grandes volumes de dados em HDFS, não para streaming eficiente para o BigQuery, e o formato CSV é menos eficiente que o Avro para transmissão.